近53年长三角地区极端降水时空变化分析

周北平, 史建桥, 李少魁,陈　挺,马　丽

(1.南京信息工程大学 大气科学学院气象台,南京　210044; 2.94783部队61分队,浙江 长兴　313111;3.无锡中科光电技术有限公司，江苏 无锡　214000;4.中国气象局 气象探测中心,北京　100081;5.山西省气象台，太原　030000 )



近53年长三角地区极端降水时空变化分析

周北平1, 史建桥2, 李少魁3,陈挺4,马丽5

(1.南京信息工程大学 大气科学学院气象台,南京210044; 2.94783部队61分队,浙江 长兴313111;3.无锡中科光电技术有限公司，江苏 无锡214000;4.中国气象局 气象探测中心,北京100081;5.山西省气象台，太原030000 )

近年来，全球气候变暖趋势越来越明显，极端降水加剧了长江流域的旱涝灾害风险。利用长三角地区34个气象站1960—2012年逐日降水资料，以百分位定义极端降水事件阈值，采用趋势分析、Mann-Kendall检验、GIS空间分析等方法，在资料均一性检验和资料质量控制后，对长三角地区近53 a的极端降水的时空演变特征进行了详细分析，结果表明：①长三角极端降水阈值分布在30.7～46.7之间且都在大雨范围内，部分站点接近暴雨级别，分布呈现带状分布，苏北、浙西南和浙东南沿海部分站点极端降水阈值较大，而苏南、浙北以及上海一带较小；②极端降水频次和强度存在明显的年代际差异，表现为前期明显下降而后期缓慢上升的趋势，长三角降水变得更为异常，极端降水突变主要发生在1987年；③浙江西南部和东南沿海岛屿的极端降水频次和总量均较高，R95T大值区主要分布在苏北以及浙江东南沿海；④极端降水频次的四季变化体现了一年中雨带的南北移动，同时也体现了沿海与内陆的降水差异；苏北赣榆站、浙江东部沿海及岛屿站点的降水变得较为极端，未来易发生暴雨和洪涝，而射阳及周围地区发生干旱的几率增大。

长三角地区；极端降水；趋势分析；Mann-Kendall检验；GIS空间分析；时空变化

1　研究背景

近年来，随着气候变暖，降水变化极端，很多研究都表明极端降水常常衍生洪涝灾害，其频率和强度的增大对社会和生态的影响力和破坏力越来越严重，极端降水研究受到了越来越多的关注[1-2]。长江流域是气候变化区域响应的重要地区，长江流域降水时空分布变化是全球气候变化在该流域的反映；此外，研究长江流域极端降水有助于了解长江流域水旱灾害加剧成因[3]，因此开展长江流域的降水和极端降水的研究，具有重要意义。詹存等[4]分析江河源区汛期和非汛期降雨量和降雨量的熵在空间上分布相似，表现出从东南到西北逐渐递减的规律;王冀等[5]对1960—2005年长江中下游极端降水指数变化特征分析指出长江中下游地区近46 a来极端降水指数呈上升趋势，各个极端降水指数均存在12 a左右的周期振荡；张洪刚等[6]对汉江上游降水变化趋势进行了分析, 指出1991 年为汉江干流径流量变化的突变点,这主要是由于降水减少和气温升高造成的。门宝辉等[7]对长江上游川中地区降水时间序列进行混沌分析，为降水预测提供了较为科学的依据。

目前，国内学者关于降水和极端降水的研究大多针对全国、东部地区、长江中下游、江淮流域等较大区域范围，以长三角地区为研究区的研究相对较少。本文根据长三角地区34个气象站1960—2012年的逐日降水资料，采用趋势分析、Mann-Kendall检验、GIS空间分析等方法，分析长三角地区极端降水事件的时空演变特征，旨在为长江流域的气候变化研究与水文特征变化研究提供科学参考。

2　逐日降水资料处理和方法选取

本文的研究区域为江苏、浙江全省，上海市和安徽省的合肥、芜湖、滁州、马鞍山和铜陵5个地级市。地面观测资料来自于国家气象信息中心，选取长三角地区34个站(图1)的逐日降水资料进行统计分析，分析方法采用趋势分析、Mann-Kendall检验、GIS空间分析。由于龙华站、淮阴站、芜湖站分别有一次台站迁址，文中通过原站点与迁址后的新站点平行观测期间的数据对这3个站的降水资料进行了均一性检验和资料质量控制。

图1长三角气象站点及极端降水阈值分布

Fig.1Distributions of extreme precipitation threshold and meteorological sites of Yangtze River Delta region

由于本身的气候条件差异和对降水的承受能力不同，不同地区采用超过同一固定值的降水量没有空间的可比性[8]。翟盘茂等[9]提出，根据每个测站的日降水量确定不同地区的极端降水事件的阈值：将气候基准时段(1960—2012年)逐日降水序列(降水量>0.1 mm) 的第95个百分位值的多年(53 a)平均值定义为极端降水事件的阈值；当某站某日降水量超过这一阈值时，就称为发生1次极端降水事件。这种定义方法消除了地域因素影响，具有较弱的极端性、噪声低、显著性强等特点[9]，可以更好地表征极端降水事件的区域和季节特征。

长三角地区极端降水阈值分布如图1所示。阈值较大区域为苏北和浙西南地区，最大为赣榆站(46.6 mm)；阈值较小区域为苏南、浙北以及上海地区，最小为嵊泗站(30.7 mm)。从阈值的分布来看，整个地区阈值都超过25 mm，部分站点接近暴雨级别。

3　极端降水时间变化特征

3.1极端降水的年际变化

通过研究长三角地区34 个站极端降水频次和强度平均值的逐年变化发现，极端降水频次和极端降水强度时间序列曲线具有较为相似的年际变化特征，60年代初极端降水频次和强度都处于较大值，是丰水期；60年代后期一直到整个70年代极端降水频次和强度均在较低值处震荡，1978年极端降水频次只有3.1次，为整个时期最低值，极端降水强度为整个时间序列的第3小值。由极端降水总量时间变化序列发现，1978年出现最小值，是整个53 a中降水最少的年份；80年代初期极端降水频次和强度均处于上升期，80年代末期到90年代初期呈现先下降后上升的走势；90年代中后期以后到2012年极端降水频次围绕均值上下小幅波动，而极端降水强度在2000年以后出现较为剧烈的波动。

R95T为Frich等[10]提出的定义降水极端的指数，表示超过95%百分位降水占总降水量的百分率，是极端降水量与降水量比值的百分数。

由图2可以看出，近53 a来，R95T的变化与极端降水量、极端降水频次具有较为相同的年际变化特点，R95T较大年份与极端降水频次、极端降水量较大年份相对应，其最小值为1978年的21.5%，最大值为1962年的41.2%。53 a中R95T的倾向率为0.7%/10 a并且通过了0.05的显著性检验，即超过95%百分位降水占总降水量的百分率每10 a上升0.7个百分点，并且这个上升是显著的，说明长三角地区的降水正变得更为异常。

图2　长三角地区 R95T的时间变化曲线Fig.2　Time-history curve of R95T in Yangtze River Delta region

3.2极端降水的突变特征

气候变化在各种不同尺度上都存在着不稳定性及突变现象，是气候系统非线性反映，是不同气候状态的转折方式，即从一种稳定的气候状态跳跃式的转变到另一种稳定的气候状态，气候一旦发生突变，天气过程的大背景则随即改变。

采用Mann-Kendal 法检验气候信号的突变点，计算极端降水频次、极端降水总量和R95T的Mann-Kendall突变分布结果，分别计算顺序时间的秩序列时得到的统计量UF和计算逆序时间的秩序列时得到的统计量UB。

其中极端降水频次、极端降水总量和R95T这3个指数的UF和UB曲线变化整体上表现都较为一致，3个指数的突变时间点都为1987年，说明在1987年前后长三角地区的极端降水出现了突变，在整个53 a中1987年以后极端降水上升更为明显。整个53 a初期3个指数一致，表现为1964—1968年的下降，并且在1964年突破-1.96的置信线，说明在这个时期内3个指数都有所下降并且下降趋势明显。在20世纪60年代末期到20世纪80年代中期UF曲线开始上升并在末期有一个回落的过程，R95T更是在末期突破置信线并且在突变点时间仍然处于高的置信水平，说明这一时期内，3个指数都有所上升，而极端降水贡献率上升得更快。20世纪80年代中期到2012年，3个指数都表现为缓慢的上升，没有突破置信线，说明这个时期内极端降水增加了但增加得不明显。

4　极端降水空间变化特征

4.1极端降水频次和总量的空间分布

图3(a)给出了年极端降水频次的空间分布图。从图中可以发现极端降水频次基本呈现由南向北阶梯状递减的趋势，浙南地区发生极端降水事件的次数较多，浙江龙泉站和洪家站达到了8.6次/a，苏北地区发生极端降水事件的频次较低，徐州站最低为4.3次/a。从极端降水总量的分布情况看，年极端降水总量大值区主要分布在浙江西南部和东南沿海地区，大值区的分布与年极端降水频次较为相似，最大为洪家站的545.1 mm，小值区主要分布在徐州、淮阴、合肥等长三角西北部地区，整体分布为南涝北旱，见图3(b)。R95T的空间分布特征为由北向南依次降低，大值区在淮阴以北，最大为赣榆站的36.9%，小值区在浙江中部，最小为嵊县的28.2%，浙江东南沿海也属于大值区，见图3(c)。从图3中可以发现，浙江南部的一些地方虽然极端降水频次和总量比较大，但R95T极端降水贡献率却不高，这说明浙江南部有些地区由于年降水日数较多使得极端降水量占总降水量的比率并不高；而东南沿海的洪家、玉环等站点附近不仅极端降水频次总量很高同时R95T也很高，这些地区不但经常发生降水而且容易成为异常的极端降水；苏北地区极端降水频次和总量较低但R95T很高，说明苏北地区1 a中降水概率较低,但一旦发生降水则很容易成为极端降水。

综上所述，浙西南和浙南沿海地区每年极端降水日数较多且每次降水强度较强，总的极端降雨量比较大,是极端降水事件和洪涝灾害发生较多的地区；江苏北部地区虽然降水日数少，但极端降水强度较大。

(a)频次

(b)总量

(c)R95T空间分布图3　长三角极端降水频次、总量和R95T的空间分布Fig.3　Spatial distributions of extreme rainfall frequency,rainfall capacity, and R95T

4.2极端降水频次四季分布特征

长三角地区极端降水频次、总量和R95T的四季空间分布特征具有相似性，本文用春、夏、秋、冬四季极端降水频次分布来说明。

其中，春季极端降水频次较大地区位于浙江西南部，最大衢州站为2.98次，春季苏北地区发生极端降水的概率较低，基本为2～3 a一遇，春季长江以南地区每年至少出现1次极端降水。夏季长三角地区所有站点平均每个月都发生1次极端降水事件，最高为宁国的4.70次，最低徐州站也有3.47次。秋季极端降水的分布南北差异较小，由东到西依次减小，浙江东部石浦站为最大，达2.51次。冬季整个长三角地区发生极端降水的概率都很低，53 a来淮阴以北地区在冬季从未发生极端降水事件，整个江苏其他地区以及区域中安徽地区在冬季发生极端降水的频率几乎都为10 a一遇，浙江地区基本为3 a一遇。

总体上看，从春季到夏季极端降水大值区由南向北移动与我国雨带移动一致。春季位于浙江西南部，夏季位于一条苏皖浙三省交界一直延伸到东台、射阳的长带和浙江东部，秋冬季极端降水大值区主要集中在浙江，秋季主要位于浙江东部沿海一带，而冬季位于浙江西南、东南以及杭州湾的环状区域，浙江东部沿海地区夏、秋、冬三季极端降水发生的频率都很高。

4.3极端降水变化趋势的空间分布

计算长三角地区34个气象站极端降水频次和总量的趋势系数。图4为极端降水频次、总量和R95T线性变化趋势的空间分布。

(a)频次线性变化趋势

(b)总量线性变化趋势

(c)R95T线性变化趋势图4　长三角极端降水频次、总量和R95T的线性变化趋势空间分布Fig.4　Linear trends of extreme rainfall frequency, rainfall capacity and R95T

经过计算，整个长三角地区只有4个气象站的极端降水频次呈下降趋势，且均未通过0.05的显著水平检验，由图4(a)可以发现分布在苏中射阳、高邮、盱眙、溧阳一带。其他站点的极端降水频次均呈上升趋势，大值分布在浙江东南沿海一带。平湖、嵊泗、金华3站上升趋势都超过0.5次/10 a，嵊泗站为最大达0.66次/10 a，且平湖和嵊泗站通过了0.05的显著水平检验，极端降水频次上升趋势明显。图4(b)为极端降水总量的线性变化趋势的分布，与图4(a)较为相似，极端降水总量射阳、芜湖、溧阳3站呈下降趋势且没有通过0.05的显著水平检验，而其余31站均呈上升趋势，大值主要分布在浙江东南沿海、金华、杭州湾北部及上海一带，最大值为嵊泗站的36.3 mm/10 a，其中嵊泗站和定海站通过了0.05的显著水平检验，大值中有7站通过了0.1的显著水平检验。总之，浙江东南沿海一带极端降水频次和总量在53 a中上升趋势明显，未来极端降水事件发生的几率将显著增加。从R95T极端降水贡献率的变化趋势看(图4(c))，大值呈点状分布，集中在整个区域的外围，最大为赣榆站(2.05%/10 a)，仅有金华站的变化趋势通过了0.05的信度检验，变化趋势为1.54%/10 a；R95T变化为负的站点有8个，其中射阳站最小(-1.49%/10 a)。

从3个极端降水指数来看，浙江东南沿海地区极端降水频次和总量在53 a中上升趋势明显，未来极端降水事件发生的几率将显著增加，射阳站极端降水有明显的下降趋势，未来射阳及周围地区可能会变得更为干旱。

5　结　论

气候变化与生态环境有明显的关系，本文研究长三角地区的近50 a极端降水变化特征，为长三角地区的气候变化、水文特征和生态环境方面的研究提供科学参考。作者通过对近50 a降水资料的研究，得到以下结论：

(1)长三角极端降水阈值分布在30.7～46.7之间且都在大雨范围内，部分站点接近暴雨级别，分布呈现带状分布，苏北、浙西南和浙东南沿海部分站点极端降水阈值较大而苏南、浙北以及上海一带较小。

(2)长三角极端降水频次和强度存在明显的年代际差异，60年代初期到70年代初极端降水事件减少、强度减弱，80年代后期两者都缓慢上升，2000年以后极端降水频次有所减少但强度并未减弱，长三角地区降水正变得更为异常，Mann-Kendall检验得出极端降水的突变主要发生在1987年。

(3)浙江西南部和东南沿海岛屿的极端降水频次和总量均较高；R95T大值区主要分布在苏北以及浙江东南沿海，苏北地区容易发生极端降水事件，而浙江东南沿海地区由于年降水日数较多所以极端降水频次和总量都很高。

(4)极端降水频次的四季变化体现了一年中雨带的南北移动，同时也体现了沿海与内陆的降水差异；苏北赣榆站、浙江东部沿海及岛屿站点的降水变得较为极端，未来易发生暴雨和洪涝，而射阳及周围地区发生干旱的几率增大。

[1]江志红,丁裕国,陈威霖.21世纪中国极端降水事件预估[J].气候变化研究进展,2007,3(4):202-207.

[2]苏布达,姜彤,董文杰.长江流域极端强降水分布特征的统计拟合[J].气象科学,2008,28(6):625-629.

[3]李吉顺,王昂生,陈家田.降水时空分布变化是长江流域水旱灾害加重的主要原因[J].中国减灾,1999,9(4):27-30，40.

[4]詹存,梁川,赵璐,等.基于云模型的江河源区降雨时空分布特征分析[J].长江科学院院报,2014,31(8):21-28.

[5]王冀,江志红,严明良,等.1960—2005年长江中下游极端降水指数变化特征分析[J].气象科学,2008, 28(4):384-388.

[6]张洪刚,王辉,徐德龙，等.汉江上游降水与径流变化趋势研究[J].长江科学院院报,2007,24(5):27-30.

[7]门宝辉,赵燮京,梁川.长江上游川中地区降水时间序列的混沌分析[J]. 长江科学院院报,2004,21(1):43-46.

[8]丁裕国,江志红.极端气候研究方法导论[M].北京:气象出版社,2009.

[9]翟盘茂,潘晓华.中国北方近50年温度和降水极端事件变化[J].地理学报,2003,58(9):1-10.

[10]FRICH P,ALEXANDER L V,DELLA-MARTA P M,etal. Observed Coherent Changes in Climatic Extremes during the Second Half of the Twentieth Century[J].Climate Research,2002,19(3):193-212.

(编辑：刘运飞)

Spatio-temporal Variations of Extreme Precipitation in the Yangtze River Delta during 1960-2012

ZHOU Bei-ping1, SHI Jian-qiao2, LI Shao-kui3, CHEN Ting4, MA Li5

(1.Weather Forecast Training Center of Institute of Atmospheric Sciences, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China; 2. Unit 61, No.94783 of PLA, Changxing 313111, China;3.Wuxi Zhongke Photonics Co.Ltd.,Wuxi 214000,China;4.Meteorological Observation Centre,China Meteorological Administration, Beijing 100081, China; 5.Shanxi Meteorological Observatory, Taiyuan 030000, China)

In recent years, the trend of global warming has been more and more serious, and extreme precipitation contributed to the risk of drought and flood disaster in the Yangtze River basin. Daily precipitation data of 34 automatic meteorological stations in the Yangtze River delta region from 1960-2012 were used to investigate the features of spatial and temporal variations of extreme precipitation using methods of the trend analysis, Mann-Kendall test and GIS spatial analysis. The main conclusions are as follows: 1) the extreme precipitation threshold limit value was in the range between 30.7mm and 46.7mm, all are heavy rainfall, and some close to rainstorm. The extreme precipitation threshold value presents zonal distribution features, large in north Jiangsu, southwest and southeast Zhejiang, and small in south Jiangsu, north Zhejiang, and Shanghai; 2) the frequency and intensity of extreme precipitation has obvious interdecadal differences, characterized by trends of decreasing obviously in early stage and slowly rising in late stage. The precipitation in the Yangtze River delta was more abnormal, and the extreme precipitation mutations mainly occurred in 1987; 3) the frequency and total amount of extreme precipitation were high in the southwest and southeast coastal islands of Zhejiang, and the value ofR95Twas large mainly in north Jiangsu and Zhejiang’s southeast coastal areas; 4) the seasonal change of extreme precipitation frequency reflected the north-south movement of the rain belt in a year, and also reflected the precipitation differences between the coast and the inland. The study also found that the precipitation events in Ganyu station of north Jiangsu, and stations on eastern Zhejiang’s coast and island had become extreme, with rainstorm and flooding likely to happen in the future. The probability of drought in Sheyang and its surrounding areas will increase.

Yangtze River Delta region; extreme rainfall; trend analysis; Mann-Kendall test; GIS spatial analysis; spatial and temporal variations

2015-08-05;

2015-09-15

国家自然科学基金项目(41005047)；中国气象局气象探测工程技术研究中心开放课题(RCOET)

周北平(1982-)，男，江苏徐州人，工程师，硕士，主要从事多元资料融合与分析方面的研究，(电话)13912927175(电子信箱)seayo@126.com。

10.11988/ckyyb.20150639

2016,33(09):5-9

P446

A

1001-5485(2016)09-0005-05